本發(fā)明公開了一種復(fù)雜地質(zhì)鉆進(jìn)過程地層巖性智能識別方法，包括采集測井?dāng)?shù)據(jù)，對獲得的測井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，選出與巖性緊密相關(guān)的數(shù)據(jù)，運(yùn)用小波去噪技術(shù)獲得去噪后的樣本數(shù)據(jù)集；在獲得樣本數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上進(jìn)行歸一化處理，建立ECOC編碼矩陣，并利用并發(fā)刪減算法刪減ECOC編碼矩陣，利用核Fisher線性判別作為基分類器對巖性進(jìn)行分類，并利用蝙蝠優(yōu)化算法優(yōu)化基分類器的核參數(shù)及閾值參數(shù)；通過漢明距離解碼完成最終的巖性類別輸出。本發(fā)明將多分類問題轉(zhuǎn)化為多個二分類問題，能夠較好地區(qū)分測井特征相近的巖性，又能夠克服核Fisher線性判別多分類方法中差異較大的類信息掩蓋差異較小的類信息的問題，為復(fù)雜鉆進(jìn)過程智能控制打下了良好的基礎(chǔ)。